2 技能要求
- 数据分析师：需要熟练掌握数据提取和处理工具（如 sql）、数据可视化工具（如 tableau、powerbi），以及基本的统计分析知识。
- 数据科学家：除了上述技能，还要求精通机器学习算法、深度学习框架，具备编程能力（如 python）和数学建模能力。
3 数据处理深度
- 数据分析师：通常处理结构化数据，对数据进行简单的清理和转换。
- 数据科学家：可能需要处理大规模、非结构化和复杂的数据，进行更深入的数据预处理和特征工程。
4 问题复杂度
- 数据分析师：解决相对明确和具体的业务问题，如销售趋势分析、用户行为分析等。
- 数据科学家：面对更具挑战性和不确定性的问题，如预测市场趋势、优化推荐系统等。
5 模型开发
- 数据分析师：较少开发复杂的预测模型，更多是进行描述性和诊断性分析。
- 数据科学家：致力于构建和优化预测和分类模型，进行更高级的数据分析和挖掘。
6 工作产出
- 数据分析师：提供报告、仪表盘、数据洞察和建议，以辅助决策。
- 数据科学家：开发可部署的模型、算法和数据产品。
7 对业务的影响
- 数据分析师：通过提供即时的业务见解来影响短期决策。
- 数据科学家：通过创新的解决方案和长期的战略规划对业务产生更深远的影响。
需要注意的是，在实际工作中，两者的职责可能会有一定的重叠，具体的区别还会因公司、行业和具体项目的不同而有所差异。
以下这些行业对数据分析师和数据科学家的需求通常较大：
1 互联网行业
- 包括电商平台、社交媒体、在线游戏等。需要通过数据分析来优化用户体验、精准营销、推荐算法等。
2 金融行业
- 银行、证券、保险等机构依靠数据分析进行风险评估、市场预测、客户画像、反欺诈等。